Data Structure and Algorithm

La descripción de Data Structure and Algorithm

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Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son:
1. Introducción a los algoritmos
2. Eficiencia del algoritmo
3. Análisis de la inserción clasificada
4. Inserción clasificada
5. El enfoque de división y conquistador
6. Analizar los algoritmos de división y conquistar
7. Notación asintótica
8. Notación asintótica en ecuaciones y desigualdades
9. Notaciones estándar y funciones comunes
10. El problema de contratación
11. Indicador de variables aleatorias
12. Bolas y bins
13. Análisis probabilístico y otros usos de las variables aleatorias del indicador
14. Rayas
15. El problema de contratación en línea
16. Descripción general de las recurrencias
17. El método de sustitución de recurrencias
18. El método de recursión-árbol
19. El método maestro
20. Prueba del teorema del maestro
21. La prueba para los poderes exactos
22. Pisos y techos
23. Algoritmos aleatorios
24. Montones
25. Manteniendo el montón de la propiedad
26. Construyendo un montón de
27. El algoritmo de Headsort
28. Colas prioritarias
29. Descripción de Quicksort
30. Rendimiento de Quicksort
31. Una versión aleatoria de Quicksort
32. Análisis de Quicksort
33. Límites inferiores para clasificar
34. Contando clasificar
35. Radix clasificar
36. Mínimo y máximo
37. Selección en tiempo lineal esperado
38. Cubo de clasificación
39. Selección en el peor de los casos de tiempo lineal
40. Pilas y colas
41. Listas vinculadas
42. Implementación de punteros y objetos
43. Representando árboles arraigados
44. Tablas de direcciones directas
45. Tablas hash
46. Funciones hash
47. Abierto de direcciones
48. Hashing perfecto
49. Introducción al árbol de búsqueda binario
50. Consultando un árbol de búsqueda binario de
51. Inserción y eliminación
52. Árboles de búsqueda binarios de construcción aleatoria
53. Árboles rojos-negros
54. Rotaciones del árbol negro rojo
55. Inserción en árbol negro rojo
56. Eliminación en árbol negro rojo
57. Estadísticas de orden dinámico
58. Aumentando una estructura de datos de 59. Árboles de intervalo
60. Descripción general de la programación dinámica
61. Programación de la línea de montaje
62. Multiplicación de cadena de matriz
63. Elementos de programación dinámica
64. Subsecuencia común más larga
65. Árboles óptimos de búsqueda binarios
66. Algoritmos codiciosos
67. Elementos de la estrategia codiciosa
68. Códigos Huffman
69. Fundamentos teóricos para métodos codiciosos
70. Un problema de programación de tareas
71. Análisis agregado
72. El método de contabilidad
73. El método potencial
74. Tablas dinámicas
75. B-árboles
76. Definición de b-árboles
77. Operaciones básicas en b-árboles
78. Eliminar una llave de un árbol de B-Tree
79. Montones binomial
80. Operaciones en Montones Binomial
81. Montones de Fibonacci
82. Operaciones de montón de imperceptibles
83. Disminuyendo una llave y eliminando un nodo
84. Limitando el grado máximo de 85. Estructuras de datos para conjuntos de disjoint
86. Representación de lista vinculada de conjuntos de disjoint a 87. Bosques de fijación de disjoint a 88. Análisis de la Unión por rango con compresión de ruta
89. Representaciones de gráficos
90. Amplitud-Primera búsqueda
91. Profundidad-Primera búsqueda
92. Topológico clasificar
93. Componentes fuertemente conectados
94. Árboles mínimos de abarcantes
95. Cultivo de un árbol mínimo de spingning
96. Los algoritmos de Kruskal y Prim
97. Rutas más cortas de una sola fuente
98. El algoritmo de Bellman-Ford
99. Rutas más cortas de una sola fuente en gráficos acíclicos dirigidos
100. Algoritmo de Dijkstra
101. Restricciones de diferencia y caminos más cortos
102. Caminos más cortos y multiplicación de matriz
103. El algoritmo de Floyd-Warshall
Los algoritmos son parte de la informática y la ingeniería de software, cursos de educación y tecnología de la información, programas de título de diversas universidades.